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一种基于细节点全局置信度的指纹匹配算法
  • ISSN号:1003-6059
  • 期刊名称:《模式识别与人工智能》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京大学信息科学技术学院,北京100871
  • 相关基金:国家“973”重点基础研究发展计划项目(No.2011CB302400); 国家自然科学基金项目(No.60635030)资助
中文摘要:

传统基于细节点的指纹匹配方法通常利用细节点的局部结构相似度来描述一组细节点对之间的匹配程度.提出细节点的全局置信度概念,描述一组细节点对在全局范围内与其他细节点对之间的空间一致性和整体匹配可能性,可看作是对局部相似度的一个有效补充.通过计算点对相容性矩阵的主特征向量,借助谱松弛技术,可得到所有细节点对的全局置信度.结合局部相似度和全局置信度可构造出新的关联矩阵,那些具有较大的局部相似度和较大的全局置信度的候选细节点对被认定是匹配的.该方法较好地利用局部拓扑信息和全局相容信息,对非刚性形变和噪声具有较好的鲁棒性.在FVC2002和FVC2004数据库上的实验结果表明,该方法具有较高的效率和准确性.

英文摘要:

The local structural similarity is used in traditional minutia-based fingerprint matching methods to describe the potential associations of each minutia pair. The concept of minutia global confidence is proposed to define the geometric consistency and global matching possibility between one minutia pair and all the other candidate pairs. It can be seen as a supplement to local structural similarity. The global confidence of each minutia pair is acquired by calculating the principal eigenvector of the pairwise compatibility matrix and using spectral relaxation techniques. The correlation matrix can be constructed by using large local structural similarity and large global confidence. Minutia pairs with large local structural similarity and large global confidence are judged to be matched. The proposed approach utilizes the information of local topology and global compatibitity well and has better robustness. The experiments on FVC 2002 and 2004 databases demonstrate its effectiveness and efficiency.

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期刊信息
  • 《模式识别与人工智能》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会 中国自动化学会
  • 主办单位:国家智能计算机研究开发中心 中国科学院合肥智能机械研究所
  • 主编:郑南宁
  • 地址:安徽省合肥市蜀山湖路350号中国科学院合肥智能机械研究所
  • 邮编:230031
  • 邮箱:bjb@iim.cas.cn
  • 电话:0551-5591176
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-6059
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1089/TP
  • 邮发代号:26-69
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:10169